以前向大家介绍过Stack Exchange的系统架构和Facebook的系统架构，今天和大家说说Quora的。本文主要参考了Phil Whelan的这篇文章《Quora’s Technology Examined》。关于Quora是个什么网站我就不多说了，国内对他的C2C网站叫“知乎”。呵呵。我们还是来看看Quora的技术吧。Search-Box
Quora只能搜索问题，主题标签，用户名，和主题标题。没有全文搜索，所以，你无法搜索问题和答案的内容。而搜索中使用前缀搜索方式，比如你输入mi，则Microsoft会马上出来。其搜索还会有一些非常简单的模糊匹配的算法。另外，如果有重复的问题，其中一个问题会自动跳转到另一个问题，但是在搜索中还是会出现。搜索中没有拼写检查。
一开会，他们使用的是一个开源的搜索服务器，叫Sphinx。其支持上述的那些功能。现在他们不用这个技术了，因为受到了一些限制。他们做了一个比较新的解决方案，这个算法由Python实现。
参看：What libraries does Quora use for search?
实时查询
Quora的查询是非常高速的，其查询请求是通过AJAX的GET请求发送的，结果返回用的是JSON数据格式，但他们解析JSON是在服务器端，而不是通过浏览器的javascript。这么做的原因可能是他们想高亮搜索关键词，似乎使用Client端的Javascript非常不好做。
Quora的即时搜索好像比较暴力，如果你输入Microsoft（一共9个字符），你会看到其会像后端发送9次查询——每按一个键一次，无论你敲这个单词的速底有多快，这个事情交给服务器端来控制，所以，这样做不会让增加服务器端的负载。
Quora的搜索使用HTTP长连接，当你开始敲查询的时候，连接就建立了，这个连接会持续在那里，你下次搜索的时候会继续使用这个连接，除非你60秒没有动作了。
参看：Is Quora going to implement full-text search?
Webnode2 和 LiveNode
Webnode2 和 LiveNode 是 Quora 内部的系统，其用来管理内容。Webnode2 生成 HTML, CSS 和 JavaScript 并且和 LiveNode 紧紧地耦合在一起，Webnode2主要是用来管理内容在网页上显示的。Charlie Cheever 说，如果他可以从新开始，他 第一件事要做的就是重写整个LiveNode.
Quora的工程师看上对他们搞的这些东西非常的满意，并且 他们也在努力地找到这些东西的弱点。有一个有意思的关于LiveNode的问题是，如果A和B同时正在看相当的一个问题，如果用户A的一些交互动作为影响B的。例如，如果A顶了一下某个答案，那么这个答案可能会往上移动。这样的一个显示变化会通过AJAX更新B的浏览器。如果B此时展开了评论，可能会受到影响。
LiveNode 由这些东西写成：Python, C++， and JavaScript. jQuery ，Cython也用到了。
因为Quora 想要对他们的LiveNode开源 并准备把他们的代码分开，做这个事可能需要太多的工作和时间。
Charlie Cheever 指出 WebNode2 和 有一个叫做“free and easywebsite builder”的 Webnode 的webnode.com 没有任何的关系。
Amazon Web Service
Quora全部host在AWS的EC2和S3上，这对于这些刚刚起步的快速发展的公司非常关键，因为你可以省去了很多硬件和维护的成本。（建一个数据中心并不是所有公司都能干的事）。Quora的操作系统使用Ubuntu Linux，这是非常容易部署和管理。
其静态页使用了Amazon的CDN的 Cloudfront服务分发，CloudFront用于所有的静态图片， CSS 和JavaScript。图片先传到 EC2 服务器，使用 Pyhon S3 API 处理后后传到 S3。
HAProxy Load-Balancing
HAProxy 作为前端负载均衡服务器，反向代理服务器是 Nginx，Nginx后面则是 Pylons (Pylons + Paste)，承担动态 Web 请求。
Pylons，是一个轻量级的Web框架，通常都是在Nginx后面使用。选用Pylons就像你在春节先饺子当主食一样。他们把Pylons中的template和ORM取走而使用自己的技术（由Python写成），这个地方就是 LiveNode 和 WebNode2的地方。
Python
从facebook出来的Charlie 和 Adam选用了Python而不是PHP。正如Adam指出的——“Facebook is stuck _disibledevent=>没有使用IDE，他们使用得最多的是Emacs，一看就知道这是一个个人的选择，随着他们开发团队的扩大，这个事会得到改变的。
另外，他们提到了PyPy，一个让 Python更快更灵活的项目。
Thrift
Thrift 用于后端服务器间的通讯。Thrift 服务由 C++开发。Facebook同样使用了这个技术。
参考：Whywould you write a Thrift service in C++?
Tornado
Tornado web 框架用于实时更新，其运行在Comet 服务器上，其用来处理大量的需要长时间poll和push更新的网络连接。
Long Polling (Comet)
Quora的网页并不是简单的显示，每一个页面都需要更新，或是创建问题，答案和评论。所以，他们使用了Long Polling而不是传统的Polling，传统的Polling需要浏览器一端不停地重复地向服务器询问——“有更新吗？”，服务器说没有，于是过一会浏览大再问，现在呢？服务器说，还是没有，浏览器过一会又问，现在呢？服务器说，还没好。这样一来，就好像让我们的客户端放到了驾驶室里，这显然是有问题的，因为只有服务器知道什么时候会有更新。而且浏览器这么干，很快会让服务器的负载加上去。
Long polling 也就是我们熟知的 Comet，其让服务器来控制这些事，让客服端等在那里听服务器的响应。在client和 server的会话对于两者是是相同的，而不是client需要等着然后向服务器查询。服务器端可以把一个连接打开很长时间（比如：60秒），在这段时间里，服务器会查看是否有相应的东西需要更新，如果有的话，就发给浏览器。如果没有的话，就等下一次的client询问。可见，这种服务器等一会再响应的方法可以让浏览器少发几次查询。
对于long-polling 的最好的地方是，可以降低浏览器和客户端间来来回回的次数。让服务器端来控制时间，所以，内容更新可能会只是几个毫秒，或是几十秒。服务器端也可以积攒一堆更新后，一次发给浏览器。这样做会更有效率。
但是，这个方法的黑暗面是——这会让服务器端出现大量的TCP链接，想一想，Quora也是百万级用户的应用了，只需要10%的在线用户，你就需要一个可以处理10万并发量的架构。注意，如果一个用户在其浏览器里打开了多个Quora网页的话，那么，这个链接器会是非常致命的。
当然，好的消息是已经有一些技术专门为Long Polling设计，这些技术可以让你在那些等待的连接中只会消耗非常非常少的内存（因为那些等待连接并不需要所有的资源）。例如：Nginx是一个单线程的事件驱动的小型服务器，每一个链接只花非常小的内存。每一个Nginx的进程只会在一个时候处理一个连接。这意味着其很容易扩展成一个可以处理成千上的并发量的服务架构。
参考：How do you push messages back to a web-browser client through AJAX? Is there anyway to do this without having the client constantly polling the server for updates?
MySQL
就像Adam D’Angelo 的老东家facebook一样，，Quora重度使用MySQL。对于，把数据库里的数据分区是最需要做的事。他们的行事原则是，尽可能的把数据放在一台机器上，使用hash主键把大规模的数据存放到多个数据库中。坚决不用表连接。Adam参考了FriendFeed的一篇文章How FriendFeed uses MySQL to store schema-less data，并说你不应该在你的社区还没有100万用户的时候使用NoSQL 数据库。
并不只是Quora和FriendFeed使用MySQL，Google，Twitter，Facebook都在使用MySQL.
参考：How does _disibledevent=> Memcached
Memcached 用于 MySQL的前端缓存。
Git
Git 是他们的源码版本控制工具.
JavaScript Placement
如果你看一下Quora的网页源码，你会看到其JavaScript总是在页面的最后。 Charlie Cheever建议 这会让你的页面显得载入得很快，因为其先显示内容，然后在载入Javascript。
Charlie Cheever 遵从“14 Rules for Faster-Loading Web Sites”
Steve Souders, High Performance Web Sites 和 Even Faster Web Sites的作者，其列了一些 rules让你网页更快的原则。 Charlie Cheever 的 Quora 创始人提到这些过，这应该也是Quora的速度的原因。
“One resource we used as a guide is Steve Souders’ list of rules for high performance websites:http://stevesouders.com/hpws/rules.php”Steve Souders的14条规则是——
– Charlie Cheever, Quora
- Make Fewer HTTP Requests
- Use a Content Delivery Network
- Add an Expires Header
- Gzip Components
- Put Stylesheets at the Top
- Put Scripts at the Bottom
- Avoid CSS Expressions
- Make JavaScript and CSS External
- Reduce DNS Lookups
- Minify JavaScript
- Avoid Redirects
- Remove Duplicate Scripts
- Configure ETags
- Make AJAX Cacheable
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